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人工智能如何帮助学习与发展团队更准确地衡量学习效率
了解人工智能如何超越传统指标来精确衡量实时参与度、技能增长和有形业务影响，从而改变学习与发展。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客人工智能能否改善学习与发展中的学习效率衡量？
几十年来，学习与发展 (L&D) 专业人士一直在追求企业培训的“圣杯”：证明学习确实能带来业务成果的明确方法。传统上，我们依赖“微笑表”、完成率和培训后测验。但在快节奏、数据驱动的企业界，这些指标已经不够了。如今，人工智能和机器学习的融合正在从根本上改变格局。通过超越表面数据，人工智能使研发团队能够以以前不可能的精确度来衡量其项目的真正影响。
为什么学习有效性衡量对于 L&D 至关重要
在预算紧缩和“悄然退出”的时代，L&D 不再被视为“可有可无”的福利。它是组织发展的战略杠杆。然而，如果没有准确的衡量，L&D 领导者就很难证明他们的支出合理或使他们的战略与执行目标保持一致。
衡量 L&D 中的学习效果至关重要，因为它：
传统学习测量方法的局限性
大多数 L&D 团队仍然依赖柯克帕特里克模型，但他们经常陷入第 1 级（反应）和第 2 级（学习）。传统方法存在几个致命缺陷：